当我的脚本正在执行一些可能需要时间的任务时,我如何使用进度条?
例如,一个函数需要一段时间才能完成,完成后返回True。如何在函数执行期间显示进度条?
请注意,我需要这是实时的,所以我不知道该怎么做。我需要一根线吗?我不知道。
现在我没有打印任何东西,而函数正在执行,但一个进度条会很好。此外,我更感兴趣的是从代码的角度如何做到这一点。
当我的脚本正在执行一些可能需要时间的任务时,我如何使用进度条?
例如,一个函数需要一段时间才能完成,完成后返回True。如何在函数执行期间显示进度条?
请注意,我需要这是实时的,所以我不知道该怎么做。我需要一根线吗?我不知道。
现在我没有打印任何东西,而函数正在执行,但一个进度条会很好。此外,我更感兴趣的是从代码的角度如何做到这一点。
当前回答
我使用wget,如果在mac或linux上,你必须在windows或终端中的cmd提示符中安装模块
pip install wget
这非常简单,只需使用download()函数即可
import wget
url = input("Enter Url to download: ")
wget.download(url)
TQDM也是一个选择,你也必须下载这个模块。
pip install tqdm
现在确保导入模块,设置范围和pass
from tqdm import tqdm
for i in tqdm(range(int(9e7))):
pass
其他回答
你可以使用tqdm:
from tqdm import tqdm
with tqdm(total=100, desc="Adding Users", bar_format="{l_bar}{bar} [ time left: {remaining} ]") as pbar:
for i in range(100):
time.sleep(3)
pbar.update(1)
在本例中,进度条运行了5分钟 它是这样显示的:
Adding Users: 3%|█████▊ [ time left: 04:51 ]
您可以随心所欲地更改它和自定义它。
你可以使用富库,它有非常好的终端样式,包括进度条。 首先执行如下命令: PIP安装丰富
来自docs的例子:
import time
from rich.progress import track
for i in track(range(20), description="Processing..."):
time.sleep(1) # Simulate work being done
它在我的程序中工作得很好。此外,我们需要添加一个计数器来指示循环时间。这个计数器作为方法update的参数。 例如:读取测试文件的所有行,并对它们进行处理。假设函数dosth()与变量i无关。
lines = open(sys.argv[1]).readlines()
i = 0
widgets=[Percentage(), Bar()]
pbar = ProgressBar(widgets=widgets,maxval=len(lines)).start()
pbar.start()
for line in lines:<pre>
dosth();
i += 1
pbar.update(i)</pre>
pbar.finish()
变量i通过方法update控制pbar的状态
这是创建进度条的简单方法
import time,sys
toolbar_width = 50
# setting up toolbar [-------------------------------------]
sys.stdout.write("[%s]"%(("-")*toolbar_width))
sys.stdout.flush()
# each hash represents 2 % of the progress
for i in range(toolbar_width):
sys.stdout.write("\r") # return to start of line
sys.stdout.flush()
sys.stdout.write("[")#Overwrite over the existing text from the start
sys.stdout.write("#"*(i+1))# number of # denotes the progress completed
sys.stdout.flush()
time.sleep(0.1)
使用动态进度,最酷的进度条!
要以一种有用的方式使用任何进度条框架,即获得完成百分比和预计到达时间(ETA),您需要能够告诉您的处理将有多少步骤。
然后,您只需插入一个yield来标记一个项目已被处理,然后就可以开始了!
def compute():
for i in range(1000):
... # process items as usual.
yield # insert this :)
然后就像这样使用它:
from alive_progress import alive_bar
with alive_bar(1000) as bar:
for i in compute():
bar()
获得一个令人敬畏的和活着的进度条!
|█████████████▎ | ▅▃▁ 321/1000 [32%] in 8s (40.1/s, eta: 16s)
披露:我是alive-progress的作者,但它应该能很好地解决你的问题!阅读https://github.com/rsalmei/alive-progress上的文档了解更多信息。现在它也在木星笔记本!以下是它能做的更多例子: